HAIシンポジウム2007

1E-1

Human-Agent Interaction Simposium 2007

人間と人間，人間と対話エージェントとの相互作用に関する実験的検討の一考察
林勇吾†

三輪和久†

浦尾彰†

† 名古屋大学大学院情報科学研究科 〒 464-8601 名古屋市千種区不老町
E-mail: †{hayashi,miwa,urao}@cog.human.nagoya-u.ac.jp
あらまし

本研究では，人間と人間，人間とエージェントの対話における相互作用の性質について実験的に検討する．

実験は，(1) 相手に対する認識が人間であるかエージェントであるか，(2) 相手が実際に人間かエージェントであるか，(3) 対話の状況が単純か複雑かを操作した 3 要因の混合実験計画によって実施された．実験の題材には，自分と相手の相互作用において葛藤が生ずる課題を用い，エージェントには，スクリプトを基に応答する対話エージェントを用いる．
キーワード

社会的問題解決，無線 LAN , 対話エージェント，視点

An Analysis of an Experiment of
Human-Hunman and Human-Communication Agent Interaction
Yugo HAYASHI† , Kazuhisa MIWA† , and Akira URAO†† Graduate School of Information Science, Nagoya University
Furo-cho, Chikusa-ku, Nagoya, 464–8601 Japan
E-mail: †{hayashi,miwa,urao}@cog.human.nagoya-u.ac.jp
Abstract A psychological experiment was conducted to capture the nature of interaction during collaboration
with people and talking agents. In this experiment, three factors were controlled. The ﬁrst factor was controlled
by manipulating with which participants they believed to be collaborating. The second factor was controlled bymanipulating with which partner they were actually collaborating with. The Third factor was controlled by manipulating the situation of collaboration, smooth or contradictory. We used a task where two participants argue ineach other’s perspective, and built an computer agent that talks based on a script.
Key words Collabloration, Wireless LAN，Communication agents，Perspectives

1. ま え が きした．
認知科学の分野では，コンピュータとの相互作用において，本研究では，人間と人間，人間と対話エージェントの相互作

相手に対する認識が自分と相手の相互作用にどのような影響を用の比較を通して，協調場面において人間がどのように相互作もたらすのかということが検討されてきた [2], [3]．最も古い研用しているのかを検討する．以下では，人とコンピュータを対究の 1 つとして，ネットワークを介したコンピュータプログラ

象にしてきた研究を概観し，自分と相手の相互作用において重ムと「しりとり」を行う実験がある [4]．ここでは，相手が，実要と考えられる点について言及する．

際にはコンピュータエージェントであるにもかかわらず，人間Nass らは，人はコンピュータに対して，人間と似たような特性を帰属させ，社会的な振舞いをするという現象を確認し，と教示することによって「しりとり」の楽しさの評価が変化す事を明らかにした．

HCI（Human-Computer-Interaction）や HAI(Human-Agent-一方，エージェント開発の分野では，実際には人間と相互作Interaction) 研究に重要な知見をもたらした [1]．この研究では，用しているにもかかわらず，エージェントと相互作用するといコンピュータと接する時には，人間と全く同様にコンピュータう教示を促し，自分と相手の相互作用の性質を調べるという手と接するという事を示しているわけではないが，人間と同様の法が用いられる．これは，Wizard of Oz 法と呼ばれ，エージェ社会性をコンピュータに対して帰属させるという点を明らかにントとの自然なインタラクションのコーパスデータを収集する-1-

上で有用な方法として用いられている [5]．ここで注目すべきことは，実際の相手が人間であったとしても，エージェントとの相互作用であると教示することによってエージェントとのコーパスデータが収集できるという点である．これは，教示によってコーパスデータが収集できるという考え方に基づくものであり，相手に対する認識の仕方の重要性を示すものである．
また，エージェントと相互作用する上で，相手がどのような

図1 刺激の例振舞い方をするのかが重要である事を示す研究がいくつかある．

Fig. 1 Example of the stimuli.

例えば，人間との類似性と人工物に対する親密感との関係に着目した研究では，人間と類似するデザインに対して親密度が高まるということが明らかにされている [6]．ただし，ある閾値を越えて類似度が高まると親密度がいったん極端に減少することが知られており，これを「不気味の谷」と呼んでいる．
一方，自分と相手が相互作用する際，相手が極めて単純な応答なしか示さないにもかかわらず，親密な感情を抱くという事を示す研究がある．これは，Weizenbaum によって開発されたELIZA というプログラムである [7]．これは，カウンセラーを見立てて開発したエージェントプログラムで，単純な応答しかしないにもかかわらず，ユーザが癒しを感じるという事があるとされている．
本研究では，これまでの研究で重要と考えられてきた「相手に対する認識」と，「実際の相手」の二つの要因を実験的に操作し，人間と人間，人間とコンピュータエージェントとの相互作用について検討する．ただし，これまでの研究では，単純な相互作用場面でしか扱ってこなかった為，より複雑な状況で研究する必要性があると考えられる．例えば，先述のしりとり実
験では，自分と相手の相互作用がキーワードのみによるものであった．このことを踏まえ，3 つ目の要因として，単純から複雑へと状況が変化する時の上記の 2 つの要因の変化に対する影響を検討する．

ゲシュタルト心理学の図地反転の原理により，背景の色とは反対の色のオブジェクトに着目する視点を 1 種類持つことになる [9]．
課題は，画面に出現するオブジェクトの数を報告しあいながら課題を解くというものである．具体的には，図 2 の形で提示される「四角の枠内に提示される実験刺激のオブジェクト数の系列を協同で発見すること」である．教示では，「四角の枠内に提示される図形は両者において同一である」という点が強調された．実験刺激のオブジェクト数を次のように操作した．
被験者は，まず単純フェーズで互いに分散された 1 つの視点（白，もしくは黒に着目する視点）を持つようになり，その後，複雑フェーズで 2 つの視点を統合することを要請される（表 1参照）．実験刺激のオブジェクト数は，白黒のオブジェクト数の合計の系列が 6，8，10，12 と推移するように操作される．単純フェーズでは，白，もしくは黒の一方のオブジェクト数の系列が 3，4，5，6 と互いに同数を保つように操作されている．この時，被験者は互いに白か黒のみに着目する視点を持ち，互いが異なる視点に着目して対象を見ていることに気づかないことが予想される．被験者は互いに同じ数字を報告しあい相手との相互作用には葛藤が生じない．複雑フェーズ (13 試行以降) では，白黒のオブジェクトの合計数はそのまま規則性を保ちつつ，2. 研究の目的
本研究では，上記で述べてきた点を統合的に検討できる実験パラダイムを考案し，人間と人間，人間とコンピュータエージェントがどのように相互作用するのかを検討する．実験で検討する要因は以下の通りである．
（ 1 ） 相手に対する認識による相互作用の変化（ 2 ） 実際に相互作用する相手による相互作用の変化

白黒それぞれのオブジェクト数の系列が± 1 の範囲で 3，4，5，6 の系列から上下にずれるように操作される．このような操作を加えることによって，白か黒の一方の色のオブジェクトに着目していた場合においてのみ報告し合う数字の系列に食い違いが起き，相手との相互作用には葛藤が生じる．

3. 2 実 験 装 置
本研究では，先行研究で行われた実験結果に基づき，実験装（ 3 ） 単純から複雑な状況に移行した時の上記の変化に対する影響

3. 方法

3. 1 実 験 課 題
上記でも述べたようにこれまでの研究では，自分と相手の相互作用が比較的単純な状況でしか検討されてこなかった．このことから，本研究では，自分と相手の相互作用において葛藤が生ずる課題を用いる [8]．以下に先行研究で用いた課題の内容について述べる．
図 1 に示すように，刺激を各被験者に対して，白もしくは黒のいずれか一方の背景の中に提示する．このとき，各被験者は

図2

刺激の提示例

Fig. 2 Example of the stimuli that was presented-2-表 1 提示系列の例．
単純フェーズ葛藤フェーズ

白いオブジェクトの合計…

3 4562 2652 567…

黒いオブジェクトの合計… 3 4564 6474 345…

全てのオブジェクトの合計 …

6 8 10 12 6 8 10 12 6 8 10 12 …

AgentDetector

Generator䊦䊷䊦ㄉᦠ↹௝䊂䊷䉺䊷䊔䊷䉴䊁䊮䊒䊧䊷䊃䊂䊷䉺䊷䊔䊷䉴

図 3 エージェントの構成図
図4Fig. 3 Conﬁguration diagram of the agent

実験課題のスクリーンショット

Fig. 4 Screen shot of the task

置としてスクリプトに従って応答する対話エージェントを構築した．
このエージェントは，冒頭で述べた Weizenbaum によって開発されたテキスト形式の対話エージェント，ELIZA と似た特徴を持つ [7]．例えば，キーワード抽出とスクリプト生成に基づく返答や，ユーザの入力した発言をところどころに取り入れた返答をするといった特徴を踏襲している．

文字数は最大で 30 文字である．画面下には画像の切り替えやメッセージの送信，規則発見を通知する為のボタンがある．

4. 実 験 計 画
4. 1 概要実験は，3 要因の混合計画である．要因 1 では，協同相手が対話エージェントの構成を図 3 に示す．対話エージェント

人間であるかエージェントであるかを教示によって操作する．

は，Detector モジュールと Generator モジュールから構成さ

要因 2 では，協同相手が実際に人間であるかエージェントであれている．Detector モジュールでは，入力された文章の特徴

るかを操作する．以下では，要因１は，日本語（人間，エージェを辞書に基づき識別する．この辞書には，先行研究で収集されント）で表記し，要因２は，ローマ字（HUMAN，AGENT）

た出現頻度の高い語彙（数字，色，画像の領域，規則）が登録で表記する．3 つ目の要因では，状況が単純から複雑な状況へされている [8]．例えば，「白いオブジェクトが 2 つ」という文と変化する過程で上記の要因がどのように影響するのかを検討

章が入力された場合には，「白」と「2」という語彙が検出されする．要因 1，2 は，被験者間要因であり，要因 3 は被験者内る．Generator モジュールでは，まず，ルールデーターベース要因である．大学生 103 名（内，分析対象者は 69 名）が授業に基づいてテンプレートが呼び出される．このテンプレートは，の一環として参加し，無作為に各条件に割り振られた．各実験

Detector モジュールで検出された語彙と，過去の履歴や検証事条件の被験者数を表 2 に示す．尚，AGENT 条件では，被験者例数等が貯蔵されている画像情報とのパターンに応じて呼び出が常に先攻となる為，HUMAN 条件では倍の人数を割り当て，される．例えば，葛藤フェーズに移行した直後で上記の語彙，先攻の被験者のデータしか用いない．従って，表 2 の HUMAN

色（白）と数字（2）の語彙が抽出されている場合は，「おかし条件の被験者の数は分析に用いた被験者の数であり，（）内は実いな，X 色のオブジェクトは Y 個だよ」というテンプレートが際に割り当てられた人数である．

呼び出される．次に，このテンプレートに画像データーベース

表 2 実験計画．に貯蔵されている各画像の属性，例えば各色のオブジェクトの教示数の値などが代入され，完成した文章が被験者の画面に出力される．例えば，上記のテンプレートであれば X と Y には，黒と 4 という値が代入され，「おかしいな，黒のオブジェクトなら相手人間

エージェントHUMAN

17（34）

17(34)

AGENT

1817

4 個だよ」という文が出力される．
画面の例を図 4 に示す．画面の中央には，刺激が提示される．

4. 2 実 験 状 況

その下には，自分のメッセージを入力したり，相手からのメッ実験は，8〜12 名の小集団で行われた．実験部屋には，無線セージが出力されたりするテキストフィールドがある．テキス

LAN で接続された PC と，スタンドアローンで起動する PC

トは，1 試行につき 1 回しか入力できない．また，入力できるが設置された．PC は，被験者がお互いに画面を参照できない

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図 6 アンケート

Fig. 6 Questionnaires

図5 実験風景

Fig. 5 Scene of the experimentて説明が行われた．
ように対面で設置された．実験者は被験者を部屋に案内し，図4. 3. 2 取得データ

5 にあるように PC の前に着席するように指示した．相手の認本研究では，(1) 課題終了後のアンケート，(2) 協調の度合識に関する要因は，実験回ごとに相手が部屋の誰かであるかもいに関する評定値，(3) 被験者がタイプした文字，の 3 種類のしくは，エージェントであるかを教示することによって操作さデータを取得する．(1) のアンケートには，都築，木村の大学れた．また，実際の相手の要因は，無線 LAN で接続された部

生のメディアコミュニケーションの心理特性に関する 16 項目

屋の誰かもしくは，スタンドアローンで起動する PC によってを，用い，「全くあてはまらない」「あてはまらない「どちらと操作された．

もいえない」「あてはまる」「非常にあてはまる」の 5 件法で回また，課題開始前にじゃんけんゲームを実施した．始めに発答を求めた [10]．(2) の評定値には，「相手とどれぐらい協力で言するほうを先攻，後で発言するほうを後攻とし，ゲームの勝きているのか」について「協力できていない」から「協力でき者が後の本実験において先攻になると教示された．AGENT 条ている」によって構成される 7 点尺度の項目で回答を求めた．

件では，常に勝つように設定され，HUMAN 条件では半数の尚，この評定は PC の画面上で 5 試行に 1 回の頻度で実施され被験者が勝つように設定されている．

るように設定されている．

条件ごとの被験者の状態は以下の通りである．

•人間 HUMAN 条件

5. 結果（ 1 ） 教示：部屋の誰かと無線 LAN で通信

5. 1 アンケート（ 2 ） 実際：部屋の誰かと無線 LAN で通信アンケートの結果に関する分析を実施した．ここでは，アン•エージェント HUMAN 条件

ケートの 16 項目を都築，木村 [10] に基づいて３因子に分類に（ 1 ） 教示：PC のエージェントとやりとりした．第一因子は，「緊張する」「かたぐるしい」「疲れる」など（ 2 ） 実際：部屋の誰かと無線 LAN で通信の 5 項目が含まれ，対人緊張因子と名づけられている．第二因•子は，「相手を身近に感じる」「個人的な話ができる」「楽しい」人間 AGENT 条件（ 1 ） 教示：部屋の誰かと無線 LAN で通信などの 8 項目が含まれ，親和感情因子と名づけられている．第（ 2 ） 実際：PC のエージェントとやりとり

三因子は，「目的がある」「情報収集に効果的である」などの 3•項目が含まれ，情報伝達因子と名づけられている．分析には，

エージェント AGENT 条件（ 1 ） 教示：PC のエージェントとやりとり

3 因子のそれぞれの得点を合計したものを下位項目数で割って（ 2 ） 実際：PC のエージェントとやりとり算出した平均評定値を用いた．

4. 3 実験手続き
4. 3. 1 教

図 7 は，平均評定値（縦軸）を，因子項目ごとに（横軸）示し示たものである．それぞれの因子項目ごとに 2（教示）× 2（相手）

課題の仕組みに関して，次の 5 つの点に関して教示が行われの被験者間要因の分散分析を行った．対人緊張については，交た．(1)PC のディスプレイに画像が 2 枚 1 組で提示されるので互作用が有意となった [F (1, 65) = 7.34, p < .01]．次に単純主

これを 1 試行とするということ，(2)1 枚目には四角の枠が 1 秒効果の検定を行った結果，相手の要因ごとでみると，HUMAN間提示され，その後，自動的に 2 枚目の画像に切り替わるとい条件では人間教示よりエージェント教示の値が有意に大きい

うこと，(3)2 枚目の画像には 1 枚目に提示されていた枠の範囲事が示された [p < .01]．一方，AGENT 条件では，人間教示内に様々な形や大きさからなる複数のオブジェクトが出現するとエージェント教示に有意な差は認められなかった [p = .63]．ということ，(4) (1)〜(3) の順序で画像が交互に提示されるよ

次に教示の要因ごとでみると，人間教示では実際の相手が人うに設定されているということ，(5) 一定の規則で出現するオ間の時よりエージェントの時の値が有意に大きい事が示されブジェクト数の系列を相手とチャット通じて規則を発見するとた [p < .01]．一方，エージェント教示では実際の相手の差異にいうこと，である．課題の進め方に関しては，1 試行ごとに 1よって有意な差は認められなかった [p = .73]．

回しか発言できないことや画面の操作方法，評定の仕方につい親 和 感 情 に つ い て は ，交 互 作 用 は 有 意 と な ら な かった-4-㪎㪌㪉㪇ੱ㑆㪟㪬㪤㪘㪥ੱ㑆㪘㪞㪜㪥㪫䉣䊷䉳䉢䊮䊃㪟㪬㪤㪘㪥䉣䊷䉳䉢䊮䊃㪘㪞㪜㪥㪫㪈㪏㪈㪍㪈⹜ⴕ䈅䈢䉍䈱ᢥሼᢙද⺞䈱ᐲว䈇㪍㪋㪊㪈㪋ੱ㑆㪟㪬㪤㪘㪥
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図7ⶄ㔀䊐䉢䊷䉵䊐䉢䊷䉵

協調の度合い

図 8 フェーズごとの文字数

Fig. 7 Goodness of collaborating

Fig. 8 Number of charactors typed during the two phase[F (1, 65) = 0.063, p = .8]．尚，教示の主効果は有意傾向とRyan 法による多重比較を行った結果，10 試行目より 20 試行

なり [F (1, 65) = 3.661, p = .06]，エージェント条件より人間条目の値が，15 試行目より 20 試行目の値が有意に小さいことが件で値が有意に大きい事が示された．また，実際の相手の主効示された [p < .01，p < .01]．これは，人間条件では，フェーズ果は有意となり [F (1, 65) = 15.117, p < .01]，AGENT 条件よの移行に伴い協調の度合いが弱まることを示唆する．

り HUMAN 条件の値が有意に大きい事が示された．

次 に ，相 手 と フェー ズ の 要 因 間 の 1 次 の 交 互 作 用 よ り

情 報 伝 達 に つ い て は ，交 互 作 用 は 有 意 と な ら な かった[F (3, 195) = 3.705, p < .05]，単純主効果の検定を行った．

[F (1, 65) = 0.01, p = .92]．尚，教示の主効果は有意となら

まず，フェーズごとに見てみると，5 試行目，10 試行目，15 試

ず [F (1, 65) = 0.477, p = .49]，実際の相手の主効果のみ有意と行目，20 試行目のそれぞれで AGENT 条件より HUMAN 条なり [F (1, 65) = 10.489, p < .01]，AGENT 条件より HUMAN

件のほうの値が有意に大きいことが示された [p < .05，p < .01

条件の値が有意に大きい事が示された．

，p < .01，p < .01]．これは，どのフェーズにおいても実際の上記の結果より，対人緊張因子については，エージェントと相手の要因の影響があることを示す．また，相手ごとに見て教示する場合には，実際の相手が誰であろうと同じぐらいの緊みると，AGENT 条件ではフェーズの要因に差は認められず張度を持つ事を示す．一方，人間と教示する場合には，実際の[p = .06]，HUMAN 条件でのみフェーズの要因による差が認め相手が人間だった場合のみ緊張度が小さくなる事を示す．また，られた [p < .01]．そこで，Ryan 法による多重比較を行った結親和感情因子については，教示と実際の相手の両要因による影果，5 試行目より 10 試行目，5 試行目より 15 試行目で値が有意響があることを示し，情報伝達因子については，実際の相手の要に大きいことが示された [p < .01，p < .01]．これは，HUMAN因にのみによる影響があることを示す．これは，より cognitive

条件では，フェーズの移行に伴い協調の度合いが強まることをな項目ついては相手の要因のみ効果があり，より emotional な示唆する．

項目については教示の効果が現れることを示唆する．

5. 2 協調の度合い
条件ごとの協調の度合いに関する分析を実施した．ここでは，

5. 3 プロトコル分析
ここでは，被験者の行動データであるチャットのプロトコルについて分析を行う．

次に示す 4 つの評定時点における評定値を分析の対象とした．

5. 3. 1 先攻の文字数の分析(1)5 試行目（単純なフェーズ），(2)10 試行目（単純なフェー

先攻の被験者の 1 試行あたりの文字数に関する分析を実施しズ），(3)15 試行目（複雑なフェーズ），(4)20 試行目（複雑なた．ここでは，1〜12 試行目（単純なフェーズ）と，13〜24 試フェーズ）．図 7 は，協調の度合いの平均値（縦軸）を，各評行目（複雑なフェーズ）の 2 つの時点を分析の対象とした．

定区間ごとに（横軸）で示したものである．

図 8 は，1 試行中の平均文字数（縦軸）を，各区間ごとに（横2（教示）× 2（相手）× 4（フェーズ）の混合要因の分散分析軸）で示したものである．2（教示）× 2（相手）× 2（フェーを行った．その結果，教示とフェーズの要因間，相手とフェーズ）の混合要因の分散分析を行った結果，2 次の交互作用が有ズの要因間で 1 次の交互作用が有意となった．

意となった [F (1, 65) = 5.606, p < .05]. 教示の要因の主効果に教示とフェーズの要因間の 1 次の交互作用により [F (3, 195) =ついては，観察されなかった [F (1, 65) = 3.434, p = .068]．一

3.187, p < .05]，単純主効果の検定を行った．まず，フェーズご方，実際の相手の要因の主効果については観察され [F (1, 65) =とに見てみると，5 試行目と 10 試行目ではエージェント教示よ36.971, p < .01]，協調の度合いの結果と一貫する結果となった．

り人間教示のほうが値が有意に大きいことが示された [p < .05

次に，条件ごとにフェーズの要因がどのように変化していたの，p < .05]．一方，15 試行目と 20 試行目では，有意な差は認めかについて分析を行う．

られなかった [p < .10，p = 0.4]．これは，単純フェーズでは教下位検定を実施した結果，HUMAN 条件で見てみると，人間教示の要因の影響があり，複雑フェーズでは教示の要因の影響は示では，フェーズ間に有意な差がみられず [F (1, 65) = 2.579, p =ないことを示す．また，教示ごとに見てみると，エージェント.11]，エージェント教示では単純フェーズより複雑フェーズのほ

条件では，フェーズの要因に差は認められず [p = .25]，人間条うよりも有意に文字が増えていた [F (1, 65) = 17.189p < .01]．

件でのみフェーズの要因に差が認められた [p < .01]．そこで，AGENT 条件で見てみると，エージェント教示では，フェーズ-5-間で有意な差はみられず [F (1, 65) = 0.001, p = .98]，人間教示

ト HUMAN 条件でのみコミュニケーションの量に増大がみら

では単純フェーズより複雑フェーズのほうが有意に文字が増えれた．この 2 つの条件は，実験操作上，会話が複雑になればなていた [F (1, 65) = 4.951, p < .05]．

るほど，認識している相手と実際の相手の間で矛盾が生じやす

上記の結果より，人間 AGENT 条件とエージェント HUMANい条件となっている．そこでこれらの条件では，フェーズの進条件においてのみフェーズの要因の効果があったことを示す．

行とともに被験者内に一種の不協和状態が生じたのではないか

これは，教示と実際の相手とにギャップが存在する条件では，と考えられる．そして，この認知的不協和状態を解消する行為

フェーズの移行に伴い，コミュニケーションの量が増加したことして，認知的な変化が生じ，コミュニケーションの量が増大とを示唆する．

したのではないかと考えられる．

6. 考察

7. ま と め

本研究では人間の相互作用の性質を明らかにするため，(1)本研究の結果より，次の点が明らかになった．本課題で扱っ相手に対する認識による相互作用の変化と，(2) 実際に相互作た状況では，フェーズを通して実際の相手の要因の効果が観察用する相手による相互作用の変化と (3) 単純から複雑な状況にされた．また，教示の要因の効果は，初期段階でのみ観察され移行した時の上記の変化に対する影響の 3 つの点を検討するこた．これは，不協和が生じることによってその効果は弱まってとであった．以下では，アンケートと，協調の度合い，プロトいくと考えられる．

コルの分析の結果を元に上記の 3 点がどのように影響していたのかを検討する．

この結果を情報処理的な観点から解釈すると，協調的な対話場面における人間の相互作用は，ボトムアップ的に情報処理がまず，アンケートの結果について検討する．アンケートの行われる．初期段階では，相手に対して保持するスキーマに基結果より，cognitive な項目ついては相手の要因に効果があり，づいてトップダウン的な処理が行うが，話が複雑になるほどボemotional な項目については教示の要因の効果があることが示

トムアップ的な情報処理が優勢となる．特に，スキーマと不整唆された．また，詳細は以下に述べるが，emotional な項目に合な情報を収集する事によってその処理が切り替わると考えら近いと考えられる協調の度合いにおいて，教示の要因の効果がれる．

部分的に観察された．
次に，協調の度合いについて検討する．単純なフェーズでは教示の要因の効果があったものの，複雑なフェーズでは観察されなかった．また，人間教示条件ではフェーズの進行に伴い，協調の度合いが弱まることが観察された．行動の要因の効果については，どのフェーズでも一貫して観察され，HUMAN 条
件ではフェーズの進行に伴い，協調の度合いが強まることが観察された．これを情報処理的な観点から捉え直すと，教示の影響というのは，被験者が初期状態において相手に対するスキーマに適合するように情報を収集していたことによるものと考えられる．社会心理学の分野では，対人認知場面において既有知識の影響が大きいことが知られており，それと一貫する結果である．また，教示の効果が後半では観察されなかった点に関しては，相互作用を通じてスキーマと整合しない情報を収集したことによって，処理の方略が変化したのではないかと考えられる．また実際の相手の要因が一貫して影響していたのは，ボトムアップ的な情報処理が優勢であったためであり，時間と共にそれが強まったと考えられる．人間教示の要因が低下したのは，機械的な協調活動が生じていたからである．一方，実際の相手が HUMAN の要因の時に上昇するという点は，もっともらしい応答をしたことによって協調の度合いが大きくなったのではないかと考えられる．このことから，相手に対して保持するスキーマと実際の相手との乖離が，要因の効果に影響するのではないかと考えられる．この点については文字数の結果から詳細

文

献[1] C. Nass, Y. Moon, B.J. Fogg, B. Reeves, and D.C. Dryer,“Can computer personalities be human personalities?,” International Journal of Human Computer Studies, vol.43,pp.223-239, 1995.
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文字数の分析より，全体的に実際の相手の効果が優勢だった．
これは，協調の度合いの結果とほぼ一貫する結果となっている．
フェーズに着目した分析では，人間 AGENT 条件とエージェン-6-